筆順変動を表現するHMMとそのオンライン文字認識への応用(画像認識,コンピュータビジョン)
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概要
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本論文では,筆順フリーなオンライン文字認識の高精度化を目指し,(i)筆順変動の統計的モデルの構築,及び(ii)その認識における利用,の2点について検討する.一般に筆順フリー化には不自然な画対応の許容による誤認識の問題があるが,提案する筆順変動モデルを用いることでそれらを抑制できる.この筆順変動モデルは,筆順フリー認識のためのグラフモデル(キューブグラフ)の確率的拡張として定式化され,結果的に文字形状に関するゆう度と筆順のゆう度を同時に扱うことが可能な隠れマルコフモデル(HMM)の一種となる.公開されているオンライン文字データベース"HANDS-kuchibue.d-97-06-10"を用いた認識実験により,筆順変動モデル導入の有効性及び妥当性を明らかにした.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-05-01
著者
-
内田 誠一
九州大学大学院システム情報科学研究院知能情報工学部門
-
内田 誠一
九州大学 大学院システム情報科学研究院
-
片山 喜規
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
迫江 博昭
九州大学大学院システム情報科学研究科
-
迫江 博昭
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
迫江 博昭
九州大学大学院 システム情報科学研究科 知能システム学
-
内田 誠一
九州大学大学院システム情報科学府
-
内田 誠一
九州大学大学院 システム情報科学研究院
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